Controller Magazin 9/10-2020

85 Controller Magazin | Ausgabe 5 HINTERGRUND Verfolgern (Wert = 1,47), was anhand der Abstände der jeweiligen Balken zur Mittel- wertlinie (Wert = 1,05) ersichtlich wird. Dar- aus kann geschlussfolgert werden, dass Favre (Dortmund) sogar mit Abstand am erfolg- reichsten gewechselt hat. Dies hängt einer- seits vermutlich mit seiner Entscheidungs­ fähigkeit beim Wechseln, andererseits aber auch mit der Formstärke seiner Mannschaft zusammen. Am wenigsten erfolgreich wechselten unter Verwendung der Metho- dik Köllner (Nürnberg), Weinzierl (Stutt- gart), Korkut (Stuttgart) und Breitenreiter (Hannover). Interessanterweise alle Trainer, die zwischenzeitlich nicht mehr in ihren Ämtern sind. Einfluss des Alters auf den Erfolg der Wechselstrategie Um diese Frage zu beantworten, wird die Methode der einfach linearen Regressions- analyse eingesetzt. Dabei werden die mög- lichen Einflussfaktoren einzeln dem Wech- selerfolg der jeweiligen Trainer in Punktdia- grammen gegenübergestellt. Die Abbildung 4 zeigt den Zusammenhang zwischen dem „Alter des Trainers“ und dem „gemittelten Wechselerfolg des Trainers“. Das Bestimmtheitsmaß R² liegt bei „0,1485“. Dies bedeutet, dass ca. 15% der Streuung der Datenpunkte durch die Regressionsge- rade erklärt werden können. Demnach kann geschlussfolgert werden, dass anhand des vorliegenden Datensamples zwischen den Variablen „Alter des Trainers“ und „gemittel- ter Wechselerfolg des Trainers“ eher ein ge- ringer bis gar kein Zusammenhang erkenn- bar ist. Ein Beispiel, das dies verdeutlicht, ist der Vergleich der Datenpunkte Nagelsmann (Hof fenheim) und Labbadia (Wolfsburg). Zwischen den Trainern besteht ein Altersun- terschied von 21 Jahren und trotzdem haben beide Trainer ähnlich erfolgreich gewech- selt. Ein noch deutlicheres Beispiel stellt der Vergleich der Datenpunkte Tedesco (Schal- ke) und Funkel (Düsseldorf) dar. Zwischen diesen beiden Trainern besteht ein Altersun- terschied von 32 Jahren und trotzdem haben beide Trainer ebenfalls ähnlich erfolgreich gewechselt. Das Alter eines Trainers scheint somit einzeln betrachtet keinen signifikan- ten Einfluss auf seinen Erfolg beim Wech- seln zu haben. Einfluss der Erfahrung auf den Erfolg der Wechselstrategie Die Abbildung 5 zeigt den Zusammenhang zwischen der „Anzahl der Spiele als Profi- Trainer“ und dem „gemittelten Wechseler- folg des Trainers“. Das Bestimmtheitsmaß R² liegt bei „0,2204“. Dies bedeutet, dass ca. 22% der Streuung der Datenpunkte durch die Regressionsgera- de erklärt werden können. Demnach kann geschlussfolgert werden, dass zwischen den Variablen „Anzahl der Spiele als Profi-Trainer“ und „gemittelter Wechselerfolg des Trainers“ anhand des vorliegenden Datensamples zu- mindest ein geringer Zusammenhang er- kennbar ist. Die Anzahl der Spiele, in denen jemand als Profi-Trainer tätig war, scheint so- mit einzeln betrachtet einen gewissen Ein- fluss auf seinen Erfolg beimWechseln zu ha- ben. Anhand der Trendlinie ist zu erkennen, dass der beobachtete Zusammenhang posi- tiv verläuft. Mit steigender Anzahl der Spiele als Profi-Trainer scheint demnach der Erfolg beimWechseln zuzunehmen. Einfluss des Kaderwerts auf den Erfolg der Wechselstrategie Die Abbildung 6 eigt den Zusammenhang zwischen dem „durchschnittlichen Kader- wert“ und dem „gemittelten Wechselerfolg des Trainers“. Das Bestimmtheitsmaß R² liegt bei „0,3535“. Dies bedeutet, dass ca. 35% der Streuung der Datenpunkte durch die Regressionsgerade er- klärt werden können. Demnach kann ge- schlussfolgert werden, dass zwischen den Va- riablen „durchschnittlicher Kaderwert“ und „gemittelter Wechselerfolg des Trainers“ an- hand des vorliegenden Datensamples ein Zu- Abb. 7: Regressionsanalyse: durchschnittlicher Tabellenplatz vs. gemittelter Wechselerfolg des Trainers (eigene Darstellung)